입문자를 위한 AI: AI 도구, 프롬프트 엔지니어링, 머신러닝, NLP, AI 에이전트 배우기

이 강의는 학생들이 React를 깊이 있게 이해하고 실무 프로젝트에 자신 있게 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 수년간의 강의와 멘토링을 통해, 저는 많은 학습자들이 기초를 제대로 이해하지 못하거나 실제 애플리케이션에서 각 요소가 어떻게 연결되는지 파악하지 못한 채 여러 튜토리얼을 전전하며 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었습니다. 이 강의에서는 기초부터 시작해 고급 개념까지 단계별로 React를 가르침으로써 그 문제를 해결합니다. 모든 주제는 명확하게 설명된 후 실무 프로젝트에 즉시 적용됩니다. 저는 모범 사례(Best Practices), 클린 코드, 그리고 실제 개발 워크플로우에 집중합니다. 이를 통해 학생들은 단순히 React를 배우는 것에 그치지 않고, React 개발자처럼 생각하는 법을 배우게 됩니다. 강의를 마칠 때쯤 학생들은 세 개의 완성된 프로덕션급 애플리케이션을 구축하게 되며, 자신만의 React 프로젝트를 직접 만들고 배포하는 데 자신감을 갖게 될 것입니다.

코딩 필요 없음. n8n을 활용한 모든 숙련도 대상 가장 포괄적인 AI 에이전트 및 AI 자동화 과정. 본 과정에서는 자신이나 고객을 위해 AI 에이전트 및 AI 자동화를 구축하는 방법을 다룹니다. 초보자도 AI로 무엇이든 자동화할 수 있도록 도와드립니다. AI는 급속도로 발전하고 있습니다. 뒤처지지 마세요. 개인 생활이나 비즈니스에 AI를 적용하는 방법을 배우십시오. 지금은 AI보다 앞서 나가고, 유용한 AI 에이전트와 AI 자동화를 구축하여 기술을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 일생일대의 기회입니다. ChatGPT를 넘어 실제 작동하는 AI 에이전트와 자동화를 구축하는 방법을 다룹니다. 이 'AI 에이전트 마스터 코스'는 시장에서 가장 완벽한 AI 에이전트 및 AI 자동화 과정입니다. 7시간 이상의 강의 콘텐츠를 통해 AI 에이전트 기초, n8n 튜토리얼, 비즈니스용 AI 에이전트 및 자동화 구축, AI 에이전트를 이용한 주식 및 암호화폐 거래, AI 에이전트를 활용한 스포츠 베팅 및 새로운 비즈니스 아이디어 도출 등을 다룹니다. 이 과정에서 배우게 될 내용: AI 에이전트 및 AI 자동화 기초: AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 언제 사용하는지 다룹니다. 전체 n8n 튜토리얼: AI 에이전트 및 AI 자동화를 위한 노코드 툴인 n8n 사용법을 배웁니다. 비즈니스용 AI 에이전트 구축 - 모든 산업 분야의 비즈니스를 위해 실제 작동하는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. 트레이딩용 AI 에이전트 구축 (주식 및 암호화폐): 암호화폐, 주식 거래 및 스포츠 베팅을 위한 AI 에이전트 구축 방법을 배웁니다. 실제 사례 적용: 전문적이고 개인적인 용도 모두에서 AI 에이전트를 구축할 때의 실제 응용 사례와 유스케이스를 살펴봅니다. 이 마스터 코스를 마칠 때쯤이면, 여러분은 자신의 비즈니스나 고객을 위해 실제 작동하는 AI 에이전트와 AI 자동화를 구축할 수 있는 지식을 갖추게 될 것입니다.

SaaS 설명 영상은 어디에나 있지만, 많은 디자이너들이 애프터 이펙트의 빈 타임라인에서 작업을 시작할 때 막막함을 느낍니다. 지난 수년간 저는 화려한 효과보다 명확성, 구조, 그리고 의도된 움직임이 더 중요한 실제 SaaS 프레젠테이션 및 설명 영상 프로젝트들을 진행해 왔습니다. 이 강의에서는 실제 클라이언트 프로젝트에서 사용되는 검증된 워크플로우를 단계별로 안내합니다. 스크립트를 비주얼 스토리보드로 변환하는 방법, Figma에서 UI 디자인을 준비하는 법, 복잡한 씬을 정리하는 방법, 그리고 애프터 이펙트에서 깔끔하고 현대적인 SaaS 프레젠테이션을 애니메이션화하는 방법을 배우게 됩니다. 다음에 무엇을 애니메이션으로 만들지 고민하는 대신, 제품의 가치를 명확하게 전달하는 모션 디자인 의사결정 방식을 익히게 될 것입니다.

이 강의는 학생들이 버전 관리를 기초부터 완벽하게 마스터할 수 있도록 설계된 실습 중심의 Git 및 GitHub 마스터클래스입니다. 실제 프로젝트에서 Git을 사용하고, 병합 충돌(merge conflicts), 깨진 히스토리, 협업 문제 등 학습자들이 흔히 겪는 어려움을 해결해 온 수년간의 경험을 바탕으로, 이 과정을 명확하고 체계적이며 실용적으로 구성했습니다. 각 개념은 단계별로 설명되며, 전문 개발자들이 사용하는 실제 사례와 워크플로우가 뒤따릅니다. 혼자 작업하든 팀으로 작업하든, 단순히 명령어를 암기하는 것이 아니라 Git이 실제로 어떻게 작동하는지 배우게 될 것입니다. 강의를 마칠 때쯤이면 여러분은 자신 있게 저장소를 관리하고, GitHub를 통해 협업하며, 깔끔하고 전문적인 프로젝트 히스토리를 유지할 수 있게 될 것입니다.

이 종합 과정에서는 Cursor AI, Claude Code, v0, ChatGPT, Replit과 같은 AI 도구를 사용하여 모든 종류의 풀스택 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웁니다. 코딩 기초부터 프런트엔드 및 백엔드 개발, 데이터베이스 통합, 디버깅, 배포까지 모두 학습할 수 있습니다. 초보자는 물론, AI를 활용해 실제 웹 및 모바일 앱을 빠르고 효율적으로 만들고자 하는 모든 분께 완벽한 강의입니다.

내 PC 제어부터 고수준 리서치, 앱 개발까지 지금 당장 실무에 투입 가능한 나만의 ‘AI 업무 비서’ 구축 가이드

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

현재 안드로이드는 자바 언어와 Kotlin 언어로 개발할 수 있습니다. 어떤 언어를 사용하여도 같은 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 애플리케이션 개발에 대한 기초 부터 심화까지 대부분의 내용을 다루고 있으며 기초적인 내용부터 전부 Kotlin 언어를 이용해 코드를 작성하고 있습니다. 또한 구글의 최신 UI 라이브러리인 Material 3를 이용하고 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 전체 과정 중 3가지 프로젝트를 수행하여 보는 과정입니다. 프로젝트 수행시 Hilt, Retrofit, RoomDatabaes, MVVM 등 현업에서 실제로 사용중인 고급 기법을 익히실 수 있습니다. 또한 안드로이드 개발 도구 안에서 제미나이를 활용한 바이브 코딩을 수행하여 AI를 이용한 생산성 증대를 가져올 수 있다. 저희 소프트 캠퍼스는 항상 최신 강의를 제공하도록 노력하겠습니다.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

AI가 내 Slack, Notion에 대신 글을 써준다고? 기존 AI의 한계를 뛰어넘은 MCP로 똑똑하게 일하세요!

이 강의는 크리에이터들이 AI 콘텐츠 제작에서 흔히 겪는 문제들인 일관성 없는 캐릭터, 난해한 프롬프트, 예측 불가능한 결과물을 극복할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 실제 워크플로우와 실무 사례를 바탕으로, Google Gemini 3, Nano Banana, VEO 3.1을 활용한 대화형 AI 제작 과정을 단계별로 안내합니다. 학생들은 길고 복잡한 프롬프트에 의존하는 대신 AI를 창의적인 파트너로 대하며 소통하는 법을 배우고, 이를 통해 이미지, 비디오, 오디오 및 인터랙티브 애플리케이션을 정밀하게 제어할 수 있게 됩니다. 실습 프로젝트와 실제 예시, 최적화된 워크플로우를 통해 영화 수준의 AI 비디오 생성, 일관된 AI 캐릭터 제작, 앱 및 게임 개발 방법을 학습합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링과 JSON 워크플로우를 활용하여 무료 또는 접근이 제한된 도구만으로도 전문적인 결과물을 효율적으로 만들어내는 노하우를 습득하게 됩니다.

코딩을 몰라도 괜찮습니다. 이 강의는 AI를 활용해 하루 만에 광고 수익이 나는 안드로이드 앱을 직접 만들어, 실제로 출시까지 완료하는 경험에 초점을 둡니다. 많은 분들이 “앱은 만들었는데 수익은 어떻게 붙이지?” “광고 넣으려다 애드몹, 정책, 심사에서 막힘” “출시 직전에 개인정보처리방침에서 포기” 이 단계에서 멈춥니다. 이 강의에서는 👉 아이디어 → 앱 생성 → 광고 연동 → 스토어 출시 필수 요소 → 실제 배포 까지 ‘여기서 다들 떨어지는 구간’을 전부 통과합니다. AI에게 시키고, 우리는 판단만 합니다. 하루 안에 ‘작동하는 수익 구조’를 가진 앱을 완성하는 것이 목표입니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

AI로 누구나 쉽게 게임을 만들어서 3000만명의 토스앱에 내게임을 출시해서 수익화하는 방법

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

ChatGPT와 파이썬을 활용해 코인 매매 시그널을 무한히 자동 생성하고, 이를 백테스팅 및 검증하는 과정을 실습을 통해 직접 구현해볼 수 있어요. 또, AI가 자동 생성한 모든 전략들을 합쳐 하나의 전략으로 만들고, 이를 활용해 실제 매매에 적용하는 방법을 배울 수 있어요.

Chatgpt가 내 이웃이 쓴 글을 읽고 댓글을 달아주는 프로그램 마케팅 자동화, 이웃 관리 프로그램 개발 강의

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

복잡한 GPT API와 파이썬을 가장 쉽게 실습 중심으로 익히는 것을 목표로 합니다. 최신 ChatGPT API를 활용하여 유튜브 영상 요약 AI를 개발하고, 이를 Streamlit으로 구성해 웹 애플리케이션 형태로 구현합니다.

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 그 판단 근거와 의사결정 과정을 명확하게 설명하는 능력을 기르게 된다. 또한 단일 모델의 성능에만 집중하는 것이 아니라, 머신러닝 워크플로 전체의 완성도와 신뢰성을 평가하는 파이프라인 관점의 사고를 갖추게 된다. 아울러 오류가 발생했을 때 그 원인을 역추적하고 개선 방향을 도출하는 문제 해결 능력을 강화하며, 엔드투엔드 프로젝트 수행 경험을 통해 현업에 즉시 적용 가능한 실무형 ML 파이프라인 역량을 습득하게 된다.

Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

쏟아지는 기술 트렌드, 무엇이 진짜 중요한지 헷갈리시나요? 가트너, 마이크로소프트 등 글로벌 리포트를 분석하여 2026년을 관통할 10가지 핵심 기술(다중 에이전트, 피지컬 AI, AI 보안 등)을 알기 쉽게 정리해 드립니다.